Responsável: Prof. Fernando O. Ruttkay Pereira, LabCon/ARQ

Pesquisadora: Raphaela Walger da Fonseca, MSc, doutoranda do PPGEC/UFSC

Situação: Em andamento

 

Este estudo é desenvolvido no âmbito do Convênio ECV-DTP 002/2011 celebrado entre e a Eletrobrás e a UFMG (FUNPEC), para o desenvolvimento de estudos para a avaliação da eficiência energética considerando o aproveitamento da luz natural para redução do consumo energético em edificações. Cabe mencionar que este convênio envolve outras quatro instituições (UFMG, UnB, UFAL e UNICAMP) para o desenvolvimento de atividades específicas dentro do escopo da proposta. Este grupo tem sido denominado de CIE-Br.

O objetivo é desenvolver uma investigação sobre as vantagens e limitações da aplicação de redes neurais artificiais (RNA) para a avaliação do consumo do sistema de iluminação artificial através do aproveitamento da iluminação natural em edifícios não residenciais. Para a definição do cenário de estudo, primeiramente deve-se definir quais são as variáveis chave para o consumo energético sob o enfoque da iluminação natural e investigar como eles se relacionam quando aplicados às RNAs.

Na primeira etapa do estudo serão simulados modelos no programa Energyplus e serão realizados testes em redes neurais considerando avaliações sobre a descrição do modelo de ambiente, o contexto do modelo, desempenho do modelo e parâmetros da própria RNA. O estudo destas relações deverá permitir explorar a relação entre parâmetros de entrada, de saída da rede, explorar escalas e precisão do método frente ao tema iluminação natural como ferramenta de eficiência energética. Em uma segunda etapa serão definidos os modelos paramétricos, com base na etapa anterior, a serem amostrados através da técnica de amostragem do Hipercubo Latino. Depois de selecionados, os modelos serão preparados para a simulação de iluminação natural e então a simulação integrada (Daysim+ Energyplus/DIVA). Paralelamente, será realizada a simulação energética dos modelos base (ou modelos de referência). Os resultados das simulações deverão ser utilizados para a proposição de uma RNA com o intuito de desenvolver um índice de iluminação natural. Por fim definir-se-ão as zonas de iluminação natural que servirão de base para um método prescritivo visando à ponderação entre iluminação natural e artificial para a inclusão do parâmetro iluminação natural na equação da pontuação final do RTQ-C.

 

O desenvolvimento do estudo ocorrerá através das seguintes ações:

 

Ação 1: Identificação da participação de cada parâmetro arquitetônico e sua influência nos comportamentos de admissão de luz

  • Desenvolvimento de método para definição de área naturalmente iluminada baseada em medidas dinâmicas de iluminação para aberturas laterais;

 

Ação 2: Investigação da adequabilidade da aplicação de RNAs para a iluminação natural quando do sua aplicação visando redução do consumo energético

  • Seleção dos parâmetros chave para definição dos modelos para as simulações de ambientes comerciais;
  • Produção de modelos para a simulação;
  • Exploração das RNAs

 

Ação 3: Definição de como a contribuição da luz natural pode proporcionar a redução do consumo de energia (considerando diferentes formas de controle dos sistemas de iluminação natural e artificial)

  • Produção de modelos para a simulação;
  • Testes com ferramenta de amostragem por Hipercubo Latino;

 

Ação 4: Geração e validação de uma Rede Neural Artificial para fornecer um indicador de consumo de iluminação natural

  • Análises simultâneas e tabulação de dados
  • Correlação dos resultados